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基于统计和规则混合策略的中国人名识别研究

1、基于统计和规则混合策略的中国人名识别研究第1-39页
 摘要第5-7页
 第一章 引言第7-13页
   ·研究背景及研究意义第7-8页
   ·研究对象第8页
   ·中国人名识别的难点第8-9页
   ·国内外研究历史及现状第9-11页
   ·论文的主要工作第11-12页
   ·论文组织结构第12-13页
 第二章 知识库及前期准备工作第13-18页
   ·中国人名构成的特点第13-14页
   ·中文分词软件第14-15页
   ·姓氏资源库第15页
   ·人名用字知识库第15-16页
   ·其他辅助资源第16-18页
 第三章 候选人名的提取第18-23页
   ·Zipf法则第18-20页
   ·Zipf法则在本文中的应用第20-21页
   ·候选人名提取方法第21-22页
   ·平滑机制第22-23页
 第四章 特征提取和规则施加第23-29页
   ·内部特征第23-24页
   ·外部特征第24-25页
   ·识别规则第25-29页
 第五章 系统模型及实验结果分析第29-32页
   ·系统模型第29页
   ·实验结果第29-30页
   ·实验结果分析第30-32页
 第六章 总结与展望第32-34页
 参考文献第34-37页
 附录第37-39页
2、中文未登录词识别技术研究第39-70页
 第一章 引言第42-47页
   ·IE(信息提取)技术简介第42-43页
   ·中文分词第43-44页
     ·关于中文分词第43页
     ·中文分词的关键问题第43-44页
   ·未登录词定义第44-45页
   ·未登录词识别的难点第45-47页
 第二章 英文NE识别历史及现状第47-51页
   ·识别历史第47页
   ·隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)第47-48页
   ·支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)第48页
   ·决策树(Decision Tree)第48-49页
   ·最大熵建模第49-50页
   ·k最近邻分类第50-51页
 第三章 中文未登录词识别第51-55页
   ·中文未登录词的特点第51-52页
   ·基于规则的方法第52页
   ·基于统计的方法第52-53页
   ·规则与统计相结合的方法第53页
   ·解决方案第53-55页
 第四章 典型的中文未登录词识别第55-61页
   ·中国人名识别第55-56页
   ·中国地名识别第56-57页
   ·中国组织机构名识别第57-58页
   ·外国译名的识别第58-59页
   ·部分识别系统介绍第59-61页
 第五章 评价机制第61-65页
   ·评价标准第61-64页
   ·测试集和测试方法第64-65页
 第六章 总结与展望第65-67页
   ·总结第65页
   ·展望第65-67页
 参考文献第67-70页
3、Research of Chinese Person Names Recognition Based on Statistics and Rules第70-108页
 Abstract第71-75页
 Chapter 1 Preface第75-84页
   ·Research background and research meaning第75-77页
   ·Research object第77页
   ·Difficulty in Chinese name recognition第77-78页
   ·Domestic and international research history and current situation第78-81页
   ·Main work of the thesis第81-82页
   ·Structure of the thesis第82-84页
 Chapter 2 Data base of knowledge and preliminary preparation第84-90页
   ·Feature of the Chinese name第84-85页
   ·Chinese participle software第85-86页
   ·Surname resource base第86-87页
   ·Knowledge base of choice words of name第87-88页
   ·Other resources第88-90页
 Chapter 3 Extraction of candidate name第90-97页
   ·Zipf rule第90-91页
   ·The application of Zipf rule in the thesis第91-94页
   ·The extraction method of candidate name第94-95页
   ·Smooth mechanism第95-97页
 Chapter 4 Feature extracting and apply with the rules第97-103页
   ·Inside feature第97-98页
   ·External feature第98-100页
   ·Recognition rule第100-103页
 Chapter 5 System model and experiment result analysis第103-106页
   ·System model第103页
   ·Experiment result第103-104页
   ·Experimental result analysis第104-106页
 Chapter 6 Summary and the prospect第106-108页
4、Research of Chinese Unlisted Words Recognition:A Survey第108-146页
 Chapter 1 Preface第110-117页
   ·Brief introduction of IE第110-111页
   ·Chinese participle第111-113页
     ·About the Chinese participle第111-112页
     ·Key problems of the Chinese participle第112-113页
   ·Definition of unlisted words第113-115页
   ·Difficulties of the unlisted words recognition第115-117页
 Chapter 2 History and current situation of English NE recognition第117-122页
   ·Recognition history第117页
   ·Hidden Markov model(HMM)第117-118页
   ·Support Vector Machine(SVM)第118-119页
   ·Decision tree第119-120页
   ·Maximum entropy model第120-121页
   ·k nearest neighbor classification第121-122页
 Chapter 3 Chinese unlisted words recognition第122-128页
   ·Characteristics of the Chinese unlisted words第122-123页
   ·Method base on rules第123-124页
   ·Method base on statistics第124-125页
   ·Method base on statistics and rules第125-126页
   ·Solution pattern第126-128页
 Chapter 4 Typical Chinese unlisted words recognition第128-137页
   ·Chinese name recognition第128-130页
   ·Chinese place name recognition第130-132页
   ·Chinese organization name recognition第132-133页
   ·Foreign translated name recognition第133-134页
   ·Introduction of some recognition systems第134-137页
 Chapter 5 Mechanism of evaluation第137-142页
   ·Evaluation criterion第137-141页
   ·Testing set and testing method第141-142页
 Chapter 6 Summary and prospect第142-146页
   ·Summary第142-143页
   ·Prospect第143-146页
致谢第146页

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